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  <title>聊聊kafka - shooke's blog</title>
  












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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">聊聊kafka

              
            
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              <time title="创建时间：2020-08-22 15:47:12" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2020-08-22T15:47:12+08:00">2020-08-22</time>
            

            
              

              
                
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        <p>为了便于理解kafka，先了解一下消息队列以及通讯模式。首先先了解两个名词</p>
<ul>
<li>数据生产者 产生数据的程序或服务</li>
<li>数据消费者 处理数据的程序或服务</li>
</ul>
<h2 id="消息队列"><a href="#消息队列" class="headerlink" title="消息队列"></a>消息队列</h2><p>简单的说就是个数据集散地，数据生产方把数据放到消息队列，然后消费方从队列中获得数据进行处理。<br>我们把消息队列比作超市，超市的供货商就相当于数据生产者，超市顾客就是数据消费者了。</p>
<p>使用消息队列可以让我们解决三大问题</p>
<h3 id="解耦"><a href="#解耦" class="headerlink" title="解耦"></a>解耦</h3><p>假设没有超市，我们买菜直接从供货商手里买的话，我们如果要买不同的菜就需要联系好多的供货商。每个供货商又要给很多人供货，这是很麻烦的。超市的出现就解决了这个麻烦，所有的供货商只需要把才运送到超市这一个地方，顾客也只需要去超市这一个地方。就可以买到很多菜。<br>数据也是一样的，不同用户的数据都进入消息队列，然后服务，只需要从队里中获取数据进行处理就可以了。</p>
<h3 id="异步"><a href="#异步" class="headerlink" title="异步"></a>异步</h3><p>没有超市的情况下，我们跟供货商买东西，要两个人都有时间才可以，供货商没时间送货，或者消费者没时间在家接货都无法达成交易。但是有了超市，供货商不用等消费者在家，消费者也不用等供货商有时间送货。大家都是随时去超市购买即可。<br>数据也一样，数据生产方随时可以产生数据，而不用担心处理数据的服务是否空闲，服务也不用立即对请求进行应答。如果服务异常退出了，等再次启动后可以消息队列中获取数据进行处理。</p>
<h3 id="削峰"><a href="#削峰" class="headerlink" title="削峰"></a>削峰</h3><p>没有超市的情况下，如果我们买了10种菜，供货商同时到了，很有可能你拿不了。方路边？万一丢了怎么办呢。有了超市就可以一次买一点多次购买多方便。<br>数据也一样，最容易出现这种情况的就是秒杀，大量的数据同一时间汇入，这时候很容易让服务崩掉。有了消息队列，咱们就可以轻松化解了，所有的数据先进入消息队列。后台服务从队列中获取数据处理。</p>
<h2 id="通讯模式"><a href="#通讯模式" class="headerlink" title="通讯模式"></a>通讯模式</h2><h3 id="点对点模式"><a href="#点对点模式" class="headerlink" title="点对点模式"></a>点对点模式</h3><p>前面介绍消息队列举的例子中，都是顾客主动去超市购买商品，这种方式，我们称之为点对点方式。这种模式消费者需要主动获取数据，好处是比较灵活。缺点也很明显，数据消费者或许消息不够及时。有可能你去买菜的时候，菜已经卖没了。</p>
<h3 id="发布订阅模式"><a href="#发布订阅模式" class="headerlink" title="发布订阅模式"></a>发布订阅模式</h3><p>为了让消费者买到好的菜，超市推出了送货上面服务，供货商将菜送来的时候，超市会把菜打包好送到您手里。这样就不会买不到菜了。<br>这种主动送达的方式叫做发布订阅模式，数据发送到消息队列时。消息队列会主动把数据推送给数据消费者。</p>
<h2 id="kafka"><a href="#kafka" class="headerlink" title="kafka"></a>kafka</h2><p>消息队列软件有很多种，kafka就是其中的一种。它是Linkedin公司开发，现在已经贡献给了apache基金会。kafka的创始人还在kafka的基础上，开发了好多周边软件，用于数据流转处理。如kafka connect等</p>
<p>kafka启动后默认使用9092端口，想这个端口发送信息，kafka就可以收到了。为了便于操作，kafka自带有Producer和Consumer的命令行工具用于简单测试</p>
<p>使用kafka必须先了解一下kafka的几个关键术语。</p>
<h3 id="Producer"><a href="#Producer" class="headerlink" title="Producer"></a>Producer</h3><p>Producer即生产者，消息的产生者，它将消息发送到kafka中。安装包内有命令行工具，在java、python、php等语言也都有响应的sdk。使用Producer对象可以将消息发送到kafka服务。发送服务时会指定Topic。</p>
<h3 id="Message"><a href="#Message" class="headerlink" title="Message"></a>Message</h3><p>消息即数据，生产者发送一次数据，会产生一条消息。</p>
<h3 id="Topic"><a href="#Topic" class="headerlink" title="Topic"></a>Topic</h3><p>消息主题，可以理解为消息分类。比如订单业务用order，订单服务就可以只接收order topic下的消息进行处理，这是非常方便的。避免了接收无用的消息。</p>
<h3 id="Partition"><a href="#Partition" class="headerlink" title="Partition"></a>Partition</h3><p>Topic的分区，可以理解为文件夹，当数据特别多的时候如果把数据再次进行归类存储，可以有效的提高读写效率。比如有一万个文件，放在一个文件夹中查找就比较慢，如果按照哈希分散到a-z的26个文件夹中，那每个文件夹中存储的文件数量就是1/26。当我们发现要查找的文件第一个字母是a，就直接去a文件夹下。这样就提高了查找速度。</p>
<h3 id="Broker"><a href="#Broker" class="headerlink" title="Broker"></a>Broker</h3><p>kafka实例，可以简单理解为kafka的消息容器。每个kafka集群内的broker都有一个不重复的编号。每台服务器上可以有一到多个kafka实例，为了便于理解，我们假设一台服务器上有一个kafka实例。这样你也可以理解为一个broker等于一台服务器。</p>
<h3 id="Replication"><a href="#Replication" class="headerlink" title="Replication"></a>Replication</h3><p>topic的副本，他存放在kafka实例（broker）上。注意一下几点</p>
<ul>
<li>在kafka中默认副本的最大数量是10个</li>
<li>副本的数量不能大于Broker的数量</li>
<li>follower和leader绝对是在不同的机器，同一机器对同一个分区也只可能存放一个副本（包括自己）。<br>这样当主分区(Leader Partition)出现故障挂掉的时候，其中一份副本会转正为主分区，让业务可以正常使用</li>
</ul>
<h3 id="Consumer"><a href="#Consumer" class="headerlink" title="Consumer"></a>Consumer</h3><p>消费者，即消息的消费方，是消息的出口。安装包内有命令行工具，在java、python、php等语言也都有响应的sdk。使用Consumer对象可以接收或获取kafka中的数据。</p>
<h3 id="Consumer-Group"><a href="#Consumer-Group" class="headerlink" title="Consumer Group"></a>Consumer Group</h3><p>我们可以将多个消费者组成一个消费者组，一个topic可以被多个消费组消费。但是消费组中多人同时消费一个topic时，每个分区只能有一个人消费。消费组中的消费者数量不要超过这个topic的Partition数量</p>
<h2 id="场景举例"><a href="#场景举例" class="headerlink" title="场景举例"></a>场景举例</h2><p>咱们有5台服务器，每台服务器一个kafka实例（broker）。<br>这时候我们设置副本数量要小于5（1是主分区，剩余4个borker可用作副本），我们设置为4<br>假设咱们设置分区（Partition）数是10</p>
<p>生产了个order的topic，我们有系统A和系统B都会用到订单数据。</p>
<p>系统A用 group-A消费者的数量不能超过5，如果超过了，会有一个消费这始终借不到数据。group-A中每个消费者都从各自的分区（Partition）中获取数据，他们每个人的数据是不重复的。<br>系统B如果使用group-A，那么它消费的一些数据，系统A会无法消费。因此如果想要两个系统都获得完整的数据。就需要系统B更换分组，比如使用group-B。这样两个系统互不干扰，都可以拿到消息队列中的全部数据。</p>

      
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              <p class="site-author-name" itemprop="name">shooke</p>
              <p class="site-description motion-element" itemprop="description">平时写点技术文章，分享一些经验，予人玫瑰手有余香</p>
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